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图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其 产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理 信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术 的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的 获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类 决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术 原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识 别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术 的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛， 人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别 技术具有重大意义。
1 图像识别技术的引入
图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像 识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处 理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对 图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼， 而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力 很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能 力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算 机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全 靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微 镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术 无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识 别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代 替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或 者识别率特别低的信息。
图像识别技术原理
其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只 是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术 都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到 启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别 技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别， 只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人 类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中 的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有 的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类 别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我 们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大 脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。 其实在 “看到”与“感应到 ”的中间经历了一个迅速识别 过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程 中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进 行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的 存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像 识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除 多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有 时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上 影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别 中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。
模式识别
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部 分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信 息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描 述、辨认和分类等的过程。